Meta“史诗级”内耗大瓜：小扎喊话AI超级智能，员工却为“求转推”耗一年！开源这事儿，到底还香不香？

TL;DR：

当小扎在外面激情演讲“个人超级智能”，豪掷千金挖人搞AI大模型时，Meta内部的科学家却在为“求个推文转发”苦等一年，甚至自嘲项目“不被待见”。这出“冰火两重天”的大戏，不仅揭开了Meta内部管理的“大坑”，更让AI圈开始灵魂拷问：开放，真是唯一的出路吗？

最近，扎克伯格那封《个人超级智能》公开信赚足了眼球，字里行间透着一股“AI未来尽在我手”的豪迈，甚至还提到AI系统已经“自我改进”了。嘿，听起来是不是有点儿那味儿了——“人类，你们的超智能爸爸要来了！”¹

然而，正当外面锣鼓喧天，Meta大肆砸钱追赶AI顶流（听说砸了140亿刀重注Scale AI，还组了个Meta Superintelligence Labs狂挖OpenAI、DeepMind大佬，百万甚至上亿美元的签约金直接往上甩，妥妥的“钞能力”）时，内部却悄咪咪地爆出了一连串“瓜”。这不，前有研究科学家吐槽文化失调，后有更多细节浮出水面，简直是**“外面风光无限，里面鸡飞狗跳”**的现实写照。

小扎“秀肌肉”，打工人“被放养”？

就在小扎那封豪言壮语的公开信发布没多久，Meta FAIR实验室的研究科学家朱泽园（Zeyuan Allen Zhu）在X（就是那个马斯克改名后的Twitter）上**“破防”**了。他无奈地“吐槽”：想要让官方账号@AIatMeta转发一下他的研究项目？天呐，那简直是“西天取经”的难度！

“我花了近一年时间才让他们批准转推我的项目。”²

你没听错，一年！一年时间，娃都能从会爬到会跑了，一个推文转发居然要等这么久，这效率，是开了“慢放”模式吗？更扎心的是，好不容易等来了转发，朱泽园一看数据：

“转推带来的触达量还不到他自己推文的10%。”²

朱泽园直接一句：“根本不值得这么费力。”这酸爽，简直就是“裤子都脱了，就给我看这个？”的感觉。他甚至自嘲说：“我理解，我的工作在Meta内部并不被看重，所以他们自然有更重要的事情需要社交媒体推广。”言下之意：**爷不配！**这波自嘲，属实是把“打工人”的辛酸刻画得淋漓尽致。

更有意思的是，他还暗示道：“Meta以外的公司对我的工作更感兴趣”。嚯，这不就是明晃晃的“此处不留爷，自有留爷处”的信号吗？机器之心闻着味儿就去求证了，朱泽园也坦言，Meta现在就只盯着“怎么盈利”和“大模型竞赛”，他的**《语言模型物理学》（Physics of Language Models）**项目，从一开始就几乎没得到Meta层面的支持。

“面对行业变化，更应该变被动为主动，把握机会，不要等着公司裁员。其实现在正是跳槽的好时机。”³ 这番话，简直就是给AI圈焦虑的同行们送上了一碗“职场鸡汤”，也侧面印证了他对公司内部环境的“心凉”。至于他个人，虽然嘴上说“终归会离开”，但目前还是想先把手头的项目搞定，金钱反而不是最重要的。这波**“技术人清高”**的人设，算是立住了。

他还爆料，前同事Tijmen Blankevoort之前公开的内部文化批评“基本属实”，自己甚至遭遇过现实版“农夫与蛇”的经历，但这些“瓜”只能等离职后才能开讲。哎呀，这悬念吊得，简直比AI大模型输出的结果还让人期待！

开源，是“真香”还是“鸡肋”？一场X上的神仙打架

朱泽园这波“怨气冲天”的推文，起因还要追溯到他上周末发布的《语言模型物理学》项目第一阶段代码。这可是真·开源，包括了“在42k GPU小时内预训练强大8B基础模型所需的全部内容”，甚至号称“可以用不超过10%的训练资源打败Llama3-8B”⁴。

项目地址挂出来了：https://github.com/facebookresearch/PhysicsLM4

然而，这么一个听起来就**“吊炸天”的项目，开源后关注度却意外地低。这让朱泽园不禁发出了灵魂三连问**：

1. “完全开源的研究真有必要吗？”
2. “我是否应该选择闭源以节省时间并专注于纯粹的研究？”⁵
3. （潜台词）“Meta你天天喊开源，结果我真开源了，你又不给力，这是几个意思？”

然而，讽刺的是，这条充满“委屈”和“灵魂拷问”的推文，反而火了！业内大佬们纷纷下场，上演了一场关于“开源到底香不香”的神仙打架。

比如，Hugging Face的CEO Clement Delangue力挺开源，认为这是“推动AI领域发展的正确做法”⁶；斯坦福大学的应用物理学副教授Surya Ganguli更是直言不讳：“不开源就不能称之为研究！”⁷

但也有“清醒派”站出来泼冷水。比如前段时间被Meta挖走的OpenAI和DeepMind研究者Lucas Beyer就表示，某些大公司的开源项目确实“浪费时间”⁸。他虽然也支持开源，但指出了三种值得开源的情况。看来，开源这玩意儿，也不是**“一刀切”**就能解决所有问题的。

Meta内部的“黑洞”：流程、推广与“不确定性”

朱泽园的吐槽不仅引出了开源大辩论，更撕开了Meta内部管理问题的“冰山一角”。有网友@papers_anon就直指：“FAIR在传播其团队的有趣研究方面做得太差了！”⁹ 他指出，FAIR居然完全依赖研究者自己的X账号来宣传，既不给研究者买X Premium+（这可是流量密码啊！），也没有一个专门的官方账号来展示研究成果。总结下来就是：“FAIR似乎受到了太多内部政策的束缚，甚至无法以无痛的方式促进开放研究。”简直就是**“自己给自己设套”**。

朱泽园也坦承，项目的关注度直接影响后续研究资源（比如GPU）。这不就意味着，研究人员还得抽出宝贵时间去X上“搞宣传”才能争取到资源？这哪是搞科研，简直是**“科研圈的网红孵化器”**！

更离谱的还有内部审核流程：

• 仅仅是获得公共数据集的使用批准并发布权重，就要浪费两个多月。
• 这还没算科研本身的时间，而且“情况只会越来越糟”。
• “如果一个数据条目未获得批准，你的整个模型都可能被推翻重新训练。而哪里有这么多资源呢？”¹⁰
• 为了让《语言模型物理学》以Apache 2.0协议开源，他与Meta法务部门沟通了超过一周。
• 如果发布的模型过于强大，还会惹来更多“麻烦”。

这流程，简直是把“效率”二字踩在地上摩擦啊！

当被问到Meta一会儿说不开源了，一会儿又允许他的项目开源（比如最近还开源了MetaCLIP2和VGGT），朱泽园那句风趣的回答简直是**“年度金句”**：

“这两者可能都是真的。如今，不确定性极大，一切都可能在一夜之间发生改变，也许我们在进行最后一轮开源。”¹¹

这“最后一轮开源”的说法，简直是把Meta目前策略的**“薛定谔状态”**描绘得淋漓尽致：你永远不知道它下一秒是开放拥抱，还是关门谢客。

结语：当AI的“乌托邦”撞上大公司的“玻璃心”

从朱泽园的“辛酸泪”到X上的“神仙打架”，再到Meta内部的“效率黑洞”，我们看到了一个矛盾重重的AI巨头：它一边在外部挥舞着“钞能力”和“开源大旗”招募顶级人才，试图在AI竞赛中保持领先；另一边，内部却在为最基础的资源分配、项目推广和繁琐流程而“内耗”严重。

这种“外热内冷”的景象，不仅是对Meta自身AI战略的考验，更是对整个AI开源生态的一种警示。当研究者们为了追求纯粹的科学探索而选择开放时，大公司能否真正提供一个肥沃而非窒息的土壤？毕竟，如果连“自己人”都觉得开源“不值得”，那这股席卷AI圈的开放浪潮，又将何去何从呢？

或许，这不只是Meta的“瓜”，更是所有身处AI时代浪潮中的大公司，都不得不面对的**“灵魂拷问”**：在追求利润和速度的同时，如何才能真正留住那些拥有“超级智能”梦想的灵魂，让他们心无旁骛地为未来而战？

引用

• Meta
• AI开源
• 内部管理
• 大模型
• 职场吐槽